图像增强算法优化-优快云博客

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$RGB\rightarrow HSV,I(x,y) = V(x,y),I_{j}(x,y), {j=R,G,B}$
$I_{n}(x,y) = \frac{I(x,y)}{255}$
$I{}'_{n}(x,y)=\frac{I_{n}(x,y)^{0.75z+0.25}+(1-I_{n}(x,y))*0.4*(1-z)+I_{n}(x,y)^{2-z}}{2}$ 其中 $z=\left\{\begin{matrix} 0 & L\leqslant 50\\ \frac{L-50}{100}& 50\leqslant L\leqslant 150\\ 1& L>150 \end{matrix}\right.$ ,其中L为V(x,y)中累计直方图为0.1对应的灰度值（累计直方图总共为1）
S(x,y)=255* $S(x,y) = 255*)I{}'_{n}(x,y)^{E(x,y))}$ ,其中： $E(x,y)=r(x,y)^{p}=\frac{I_{conv}(x,y))}{I(x,y))}^{p},p=\left\{\begin{matrix} 3 & \sigma \leqslant 3\\ \frac{27-2\sigma }{7}& 3<\sigma <10\\ 1& \sigma \geqslant 10 \end{matrix}\right.$ ,其中 $\sigma$ 为V(x,y)的全局均方差
$I_{conv}(x,y)=guideFilter_{r}(I(x,y)),r=r_{small},r_{mid},r_{big}$
多尺度： $S(x,y) = \sum (w_{i}*S_{i}(x,y) )$
结果： $res(x,y)=I_{j}(x,y)*\frac{S(x,y)}{I(x,y)}$